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갤럭스


갤럭스에 따르면 이번 성과는 지난 3월 6개 타깃에 대한 드노보 항체 설계 결과를 발표한 데 이어 플랫폼의 확장성과 정밀성을 다시 한번 입증한 것이다. 이번 보고에서는 PD-L1, HER2, EGFR(S468R), ACVR2A/B, FZD7, ALK7, CD98hc, IL-11 총 8개 타깃 단백질에 대한 항체 설계 성공 사례를 다뤘다.
특히 알려진 항원-항체 구조 정보가 없는 항노화 타겟 직장인 시 IL-11에 대한 항체 설계에 성공해, 플랫폼이 완전히 새로운 항체를 설계할 수 있음을 증명했다. IL-11에 대해서도 다양한 결합 부위에 작용하는 항체를 도출하며 기능적 다양성까지 설계할 수 있음을 증명했다.
또한 초기 단편 형태(scFv)에서 타겟 단백질에 대한 결합이 확인된 항체들이 완전한 항체 형태(lgG)에서도 높은 결합력과 안정 국민은행임대아파트 성을 가지는 것을 확인한 것으로 알려졌다. EGFR-S468R, FZD7 타깃에 대해서는 1개 또는 2개의 아미노산 차이만으로도 특정 돌연변이나 유사한 단백질을 구별하여 목표 타깃에 정밀하게 결합하는 항체 설계에 성공했다.
갤럭스 디자인을 활용하여 부작용은 최소화하고 약효는 극대화할 수 있는 차세대 정밀 항체 설계가 가능함을 입증했단 평 국가장학금 생활비대출 가다. 특히 주목되는 성과는 설계된 PD-L1 항체의 구조 검증이다. Cryo-EM을 활용한 PD-L1과 항체의 결합 구조 분석 결과, 인공지능이 설계한 항체(GX-aPDL1-3)가 기존에 보고된 어떤 PD-L1 항체와도 다른 결합 방식을 가지고 있으며, 설계 단계에서 의도된 모델 구조와 실제 실험 구조가 원자 단위 수준(iRMSD 1.1A)으로 일치함을 겨울 스위스 확인했다.
항체는 다양한 질병을 겨냥한 치료제 개발의 핵심 도구다. 그러나 기존 개발 방식은 동물 면역 반응이나 대규모 라이브러리 스크리닝에 의존해 시간이 오래 걸리고 목표하는 정밀 항체를 확보하는 성공률도 낮았다는 한계가 있었다. 이번 연구는 AI가 이러한 한계를 극복할 수 있다는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다.
석 서울시 중랑구 차옥 갤럭스 대표는 "우리 기술은 신약 개발 초기 단계에서의 정밀 치료제 설계를 통해 효능을 극대화하고 부작용은 줄임으로써 후속 개발 단계의 성공률을 높이고, 신약 개발 효율성을 크게 향상시킬 수 있다"며 "이제는 약물이 우연히 발견되는 것이 아니라, 목적과 의도에 따라 정밀하게 설계되는 시대가 열리고 있다"고 했다.
갤럭스는 현재 GPCR과 이온 채널 등 전통적인 항체 발굴 방식으로는 공략하기 어려웠던 타깃 단백질로 항체 설계 연구를 확장하고 있다. 또한 국내외 다양한 제약사와의 협력을 통해 AI가 설계한 정밀 항체가 빠르게 임상 단계에 진입할 수 있도록 연구개발에 박차를 가하고 있다.
최태원 기자 peaceful1@asiae.co.kr